[发明专利]一种基于深度学习和邻接约束的纹理边界检测方法有效
| 申请号： | 202010988859.3 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112215859B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 凌云;李彪;刘春晓;章理登 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T9/00;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 朱莹莹 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，涉及一种基于深度学习和邻接约束的纹理边界检测方法。该方法利用卷积神经网络实现邻接纹理边界检测，所述该方法模拟原始图像到标签图像的映射来实现邻接纹理边界检测，其实施步骤为设计基于编码器和解码器的卷积神经网络、训练数据合成、图像预处理、训练参数设置和训练模型；本方法提出邻接纹理边界的概念，并且根据所提定义制作了相对应的数据集，避免了人工标注的数据集所带来的误差；并且通过邻接约束得到邻接纹理边界的预测结果，邻接约束利用的是边缘点和相邻像素之间的关系，从而提高纹理边界像素的鉴别力。当前人工训练数据不够准确所带来的边界检测细节丢失、边界过粗等问题，提高了边界检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 邻接 约束 纹理 边界 检测 方法 | ||
【主权项】：
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